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公开(公告)号：CN114862789A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210477323.4
申请日：2022-05-04
Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法，包括一个构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的步骤；小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库包含构建手工标记数据集和标准性判定数据集；一个基于深度学习方法的对小儿髋关节超声图像的七个关键结构进行分割训练的步骤；在分割训练的步骤中，输出带有七个解剖结构分割标记的超声图像；依据Graf超声诊断技术的图像质量标准建立图像质量检测方法；将标准性判定数据集中的所有图像作为输入，对该图像质量检测方法进行测试，最终输出基于分割结果的图像质量检测结果，即“图像标准”或“图像不标准”两种结果。
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公开(公告)号：CN119893128A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411769688.X
申请日：2024-12-04
IPC: H04N19/42 , G16H40/67 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06T5/70 , G06T5/60 , H04N19/146 , H04N19/167 , H04N19/52 , H04N7/01 , H04L65/80 , H04L47/38 , H04L47/43
Abstract: 本发明涉及图像处理的技术领域，它涉及一种传输超声设备实时画面方法，通过超声设备采集超声图像，将采集的图像划分分块图像，使用空间信息分析模型对每个分块图像进行分析，通过深度学习模型识别图像中的关键区域与非关键区域，设定不同的压缩策略，使用带宽预测模型对采集的带宽数据进行时间序列分析，根据预测结果，对关键区域和非关键区域图像的压缩比、分辨率和帧率进行调整，将压缩后的图像数据拆分为多个数据流，优先选择传输质量高的路径进行传输，在接收端对超声图像数据进行多级重建，使用超分辨率重建算法对关键区域的图像进行处理，采用分级去噪算法，再使用卷积神经网络去除高频噪声，本发明提高了图像传输的实时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119851003A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411778949.4
申请日：2024-12-05
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G16H30/00 , G16H15/00
Abstract: 本发明涉及超声的技术领域，它涉及一种在远程超声设备画面实时标记方法及系统，获取超声设备采集的实时超声图像；对获取的超声图像进行图像预处理，包括噪声去除、图像增强、区域分割；将预处理后的图像传输至专家协作标记平台；在专家协作标记平台中进行多专家标记，专家根据任务分配标记图像中的不同区域；对每位专家的标记结果进行实时冲突检测，若检测到标记冲突，则生成提示信息并引导专家进行修正；基于一致性检测算法，生成每位专家标记的一致性评分，并根据一致性评分自动优化标记结果，本发明通过多专家远程协作标记机制，克服现有技术中单一专家标记的局限性，提高超声图像标记的准确性和一致性。
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